TensorFlow-2.15-XLA与图优化白皮书
技术摘要TensorFlow 2.15 通过 XLA 与图优化提升 CUDA 与 GPU 执行效率；在批处理与动态图场景降低 延迟、提高 吞吐，并改善 能效比，适配训练与推理的统一路径。技术参数版本与组件：TensorFlow 2.15；XLA 编译、`tf.function`、cuDNN 集成
工程实践
TensorRT推理优化技术分析
计算机软件-AI框架-TensorRT推理优化技术分析技术摘要TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理引擎，通过图优化、算子融合、混合精度和INT8量化等技术，显著提升神经网络推理性能。该推理引擎支持张量核心和CUDA核心并行计算，实现内存优化和计算图重构，在自动驾驶、视频分析等领域提
ESM-CJS双包危害治理（type-main-module-exports一致性）最佳实践
对 `type/main/module/exports` 进行一致性校验，避免双包危害导致的入口不一致与运行时异常，保障包可用性与安全性。
Frame 防嵌策略：X-Frame-Options 与 CSP frame-ancestors
使用 X-Frame-Options 与 CSP 的 frame-ancestors 防止页面被未经授权的站点嵌入，治理点击劫持并提升安全性。
frame-ancestors 与 X-Frame-Options：防点击劫持的现代实践
对比 CSP 的 frame-ancestors 与旧版 X-Frame-Options，给出现代站点的防点击劫持策略与兼容配置，确保嵌入行为可控且安全。
GraphQL性能优化与Schema设计
通过查询复杂度与深度限制、Dataloader 消除 N+1、持久化查询与缓存策略，提升 GraphQL 性能与稳定性。
K8s PodSecurity 与安全上下文实践（2025）
K8s PodSecurity 与安全上下文实践（2025）Pod 安全依赖准入策略与运行时配置，防止越权与逃逸。一、策略与级别PodSecurity：按 Baseline/Restricted 管控默认策略。准入：在集群层启用策略引擎统一校验。二、安全上下文SecurityContext：`run
MongoDB 分片与索引优化（Shard Key、复合索引与查询规划）
选择合适的分片键与复合索引, 结合查询规划分析优化读写与分布, 并提供可重复的度量与验证流程。
MongoDB 聚合管道与索引优化实战
"结合复合索引与聚合管道提升查询与统计性能，提供可执行的索引与管道示例。"
Monorepo 工程化：pnpm Workspaces 与 Turborepo 构建加速实践
构建高效的 Monorepo 前端工程，使用 pnpm Workspaces 与 Turborepo 实现依赖去重、任务并行与远程缓存，提供可验证的构建加速指标
